Zobrazeno 1 - 10
of 91
pro vyhledávání: '"fruit counting"'
Autor:
Al Riza, Dimas Firmanda a, ⁎, Musahada, Lucky Candra a, Aufa, Romzi Izzudin a, Hermanto, Mochamad Bagus a, Nugroho, Hermawan b, Hendrawan, Yusuf a
Publikováno v:
In Smart Agricultural Technology March 2025 10
Autor:
Bernardo Lanza, Davide Botturi, Alessandro Gnutti, Matteo Lancini, Cristina Nuzzi, Simone Pasinetti
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 22, p 7305 (2024)
Yield estimation is a key point theme for precision agriculture, especially for small fruits and in-field scenarios. This paper focuses on the metrological validation of a novel deep-learning model that robustly estimates both the number and the radi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b9e9c1f6fc704bd58c5a128d4f1d3e45
Publikováno v:
Frontiers in Plant Science, Vol 15 (2024)
IntroductionGreen pepper yield estimation is crucial for establishing harvest and storage strategies.MethodThis paper proposes an automatic counting method for green pepper fruits based on object detection and multi-object tracking algorithm. Green p
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4c2736a2052f4a26a71278622df35d49
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Plant Science, Vol 14 (2023)
An improved YOLOv5s model was proposed and validated on a new fruit dataset to solve the real-time detection task in a complex environment. With the incorporation of feature concatenation and an attention mechanism into the original YOLOv5s network,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/22d0ad82ec6247858b870c8b1e448f3b
Autor:
Amjad Rehman Khan, Hamza Mukhtar, Tanzila Saba, Omer Riaz, Muhammad Usman Ghani Khan, Saeed Ali Bahaj
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 24264-24272 (2022)
Accurate fruit counting is one of the significant phenotypic traits for crucial fruit harvesting decision making. Existing approaches perform counting through detection or regression-based approaches. Detection of fruit instances is very challenging
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/35a2c39455fe4050aef53767c8bd6a01